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针对西江流域的洪涝灾害，利用流域的水文参量和气象参量作为自变量，探索基于人工神经网络的洪涝预报方法。以西江流域梧州市1971～2003年超过警戒水位（17．0m）共125次作为研究对象，选取流域的水文参量和气象参量作为预报因子，对数量众多预报因子采用自然正交分解（EOF）方法，浓缩大量因子的有效信息，建立了西江流域梧州洪涝的人工神经网络预报模型。结果表明：所建立的预报模型历史拟合平均绝对百分比误差为2．21％，平均绝对误差为0．43m，预报结果平均绝对百分比误差为2．34％，平均绝对误差为0．45m，预报